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OpenCV 矩阵操作功能分类
OpenCV 提供了丰富的矩阵操作功能，涵盖了从基础运算到高级数学计算的多种场景。以下是对这些功能的分类和描述：
1. 矩阵的点运算
点运算是处理单个矩阵元素的操作，适用于元素间的基本计算。常见操作包括：
- add()：矩阵加法，支持掩码。
- subtract()：矩阵减法，支持掩码。
- multiply()：矩阵逐元素乘法，支持掩码。
- divide()：矩阵逐元素除法，支持掩码。
- absdiff()：两个矩阵的差的绝对值。
- bitwise_and(), bitwise_or(), bitwise_xor()：位运算。
- max(), min()：点最大值、点最小值。
- compare()：元素间比较，返回结果矩阵。
2. 矩阵的统计运算
统计运算用于计算矩阵的集成值和其他统计量，常见功能包括：
- sum()：求矩阵元素和。
- mean()：求矩阵均值。
- meanStdDev()：求均值和标准差。
- norm()：求范数（1范数、2范数、无穷范数）。
- countNonZero()：统计非零元素个数。
- minMaxLoc()：找到矩阵的最小值和最大值及其位置。
3. 基本数学运算
这些操作涉及对矩阵元素执行基本的数学函数：
- exp(), log(), pow(), sqrt()：指数、对数、幂运算和平方根。
- cartToPolar(), polarToCart()：笛卡尔坐标与极坐标转换。
4. 代数运算和 SVD
高级代数运算和奇异值分解：
- scaleAdd()：缩放后与另一个数组的和。
- transpose()：矩阵转置。
- gemm()：广义矩阵乘法。
- invert()：矩阵逆或伪逆。
- determinant()：行列式计算。
- trace()：矩阵迹。
- eigen()：特征值和特征向量计算。
- SVD：奇异值分解。
5. 离散傅里叶变换和离散余弦变换
用于信号处理的高级变换：
- dft(), idft()：离散傅里叶变换及其反变换。
- dct(), idct()：离散余弦变换及其反变换。
- LUT：查表变换。
- mulSpecturms：傅里叶频谱乘法。
6. 其他高级功能
- reduce()：将矩阵缩减为向量。
- repeat()：矩阵重复操作。
- split(), merge()：多通道矩阵的分解与合成。
- mixChannels：通道间数据交换。
- sort, sortIdx：矩阵排序。
- setIdentity：设置单元矩阵。
- completeSymm：矩阵上下三角拷贝。
- inRange, checkRange：元素范围检查。
- solve, solveCubic, solvePoly：求解线性方程、多项式方程。
- calcCovarMatrix：协方差矩阵计算。
- Mahalanobis：距离计算。
- phase：向量相位计算。
- magnitude：向量长度计算。
- convertScaleAbs：缩放后取绝对值并转换格式。
这些功能为 OpenCV 提供了强大的矩阵操作能力，适用于图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域。
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